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Gitee
commit
0042f3e894
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@ -1,9 +1,10 @@
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# 1. 内容
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# 
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- [1. 内容](#1-内容)
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- [2. Retinanet 描述](#2-Retinanet-描述)
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- [3. 模型架构](#3-模型架构)
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- [4. 数据集](#4-数据集)
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<!-- TOC -->
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- <span id="content">[Retinanet 描述](#Retinanet-描述)</span>
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- [模型架构](#模型架构)
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- [数据集](#数据集)
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- [环境要求](#环境要求)
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- [脚本说明](#脚本说明)
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- [脚本和示例代码](#脚本和示例代码)
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@ -13,9 +14,9 @@
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- [运行](#运行)
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- [结果](#结果)
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- [评估过程](#评估过程)
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- [用法](#用法-1)
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- [运行](#运行-1)
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- [结果](#结果-1)
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- [用法](#usage)
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- [运行](#running)
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- [结果](#outcome)
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- [模型说明](#模型说明)
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- [性能](#性能)
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- [训练性能](#训练性能)
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@ -23,20 +24,22 @@
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- [随机情况的描述](#随机情况的描述)
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- [ModelZoo 主页](#modelzoo-主页)
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# 2. [Retinanet 描述](#内容)
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<!-- /TOC -->
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## [Retinanet 描述](#content)
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RetinaNet算法源自2018年Facebook AI Research的论文 Focal Loss for Dense Object Detection。该论文最大的贡献在于提出了Focal Loss用于解决类别不均衡问题，从而创造了RetinaNet（One Stage目标检测算法）这个精度超越经典Two Stage的Faster-RCNN的目标检测网络。
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[论文](https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf)
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Lin T Y , Goyal P , Girshick R , et al. Focal Loss for Dense Object Detection[C]// 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2017:2999-3007.
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# 3. [模型架构](#内容)
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## [模型架构](#content)
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Retinanet的整体网络架构如下所示：
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[链接](https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf)
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# 4. [数据集](#内容)
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## [数据集](#content)
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数据集可参考文献.
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@ -52,7 +55,7 @@ MSCOCO2017
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- 注意：数据将在src/dataset.py 中被处理
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# [环境要求](#内容)
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## [环境要求](#content)
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- 硬件（Ascend）
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- 使用Ascend处理器准备硬件环境。如果您想使用Ascend，请发送[申请表](https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/file/other/Ascend%20Model%20Zoo%E4%BD%93%E9%AA%8C%E8%B5%84%E6%BA%90%E7%94%B3%E8%AF%B7%E8%A1%A8.docx)至ascend@huawei.com。一旦获得批准，您就可以获取资源。
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@ -62,9 +65,9 @@ MSCOCO2017
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- [MindSpore 教程](https://www.mindspore.cn/tutorial/training/en/master/index.html)
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- [MindSpore Python API](https://www.mindspore.cn/doc/api_python/en/master/index.html)
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# [脚本说明](#内容)
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## [脚本说明](#content)
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## [脚本和示例代码](#内容)
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### [脚本和示例代码](#content)
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```shell
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.
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@ -88,7 +91,7 @@ MSCOCO2017
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```
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## [脚本参数](#内容)
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### [脚本参数](#content)
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```python
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在train.py和config.py脚本中使用到的主要参数是:
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@ -150,9 +153,9 @@ MSCOCO2017
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"checkpoint_path":"/home/hitwh1/1.0/ckpt_0/retinanet-500_458_59.ckpt" # 用于验证的checkpoint路径
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```
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## [训练过程](#内容)
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### [训练过程](#content)
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### 用法
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#### 用法
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您可以使用python或shell脚本进行训练。shell脚本的用法如下:
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@ -174,7 +177,7 @@ sh run_distribute_train.sh DEVICE_ID EPOCH_SIZE LR DATASET PRE_TRAINED(optional)
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RANK_TABLE_FILE相关参考资料见[链接](https://www.mindspore.cn/tutorial/training/en/master/advanced_use/distributed_training_ascend.html), 获取device_ip方法详见[链接](https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/utils/hccl_tools).
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### 运行
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#### 运行
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```运行
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# 训练示例
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@ -198,7 +201,7 @@ sh run_distribute_train.sh DEVICE_ID EPOCH_SIZE LR DATASET PRE_TRAINED(optional)
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sh scripts/run_single_train.sh 0 500 0.1 coco /dataset/retinanet-322_458.ckpt 322
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```
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### 结果
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#### 结果
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训练结果将存储在示例路径中。checkpoint将存储在 `./model` 路径下，训练日志将被记录到 `./log.txt` 中，训练日志部分示例如下：
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@ -217,9 +220,9 @@ lr:[0.000064]
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Epoch time: 164531.610, per step time: 359.239
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```
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## [评估过程](#内容)
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### [评估过程](#content)
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### 用法
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#### <span id="usage">用法</span>
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您可以使用python或shell脚本进行训练。shell脚本的用法如下:
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@ -227,7 +230,7 @@ Epoch time: 164531.610, per step time: 359.239
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sh scripts/run_eval.sh [DATASET] [DEVICE_ID]
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```
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### 运行
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#### <span id="running">运行</span>
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```eval运行
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# 验证示例
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@ -241,7 +244,7 @@ sh scripts/run_eval.sh [DATASET] [DEVICE_ID]
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> checkpoint 可以在训练过程中产生.
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### 结果
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#### <span id="outcome">结果</span>
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计算结果将存储在示例路径中，您可以在 `eval.log` 查看.
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@ -264,11 +267,11 @@ sh scripts/run_eval.sh [DATASET] [DEVICE_ID]
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mAP: 0.34747137754625645
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```
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# [模型说明](#内容)
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## [模型说明](#content)
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## [性能](#内容)
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### [性能](#content)
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### 训练性能
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#### 训练性能
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| 参数 | Ascend |
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| -------------------------- | ------------------------------------- |
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@ -284,7 +287,7 @@ mAP: 0.34747137754625645
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| 最终损失 | 0.582 |
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| 精确度 (8p) | mAP[0.3475] |
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| 训练总时间 (8p) | 23h16m54s |
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| 脚本 | [Retianet script](https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/Retinanet) |
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| 脚本 | [链接](https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/retinanet) |
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#### 推理性能
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@ -299,10 +302,10 @@ mAP: 0.34747137754625645
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| 精确度 | mAP[0.3475] |
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| 总时间 | 10 mins and 50 seconds |
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# [随机情况的描述](#内容)
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## [随机情况的描述](#content)
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在 `dataset.py` 脚本中, 我们在 `create_dataset` 函数中设置了随机种子. 我们在 `train.py` 脚本中也设置了随机种子.
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# [ModelZoo 主页](#内容)
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## [ModelZoo 主页](#content)
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请核对官方 [主页](https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo).
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